minimax算法是什么？

Minimax算法是一种博弈树搜索算法，用于两个对手在有限的可预测策略下进行的零和游戏中，如棋类游戏。该算法评估每一种可能的游戏走法的结果，并选出能够最大化自己利益或最小化对手利益的走法。在搜索博弈树时，Minimax算法通过递归地考虑所有可能的游戏走法来确定最有利的走法。具体而言，该算法在每一层交替选择最大化自己利益的走法和最小化对手利益的走法，直到达到叶节点，然后向上回溯，计算最终得分，并返回最佳走法。

相关问题

剪枝算法中通过什么优化minimax搜索？

剪枝算法中通过alpha-beta剪枝优化minimax搜索。在minimax搜索中，我们假设对手会选择对自己最有利的策略，然后我们会选择对自己最有利的策略。但是，在搜索树的深层节点，我们可能需要检查大量的子节点，这会导致搜索时间急剧增加。alpha-beta剪枝算法通过在搜索树的分支中剪枝来避免这种情况。它维护两个值：alpha和beta。alpha是我们已知的最好的选择，而beta是我们已知的对手最好的选择。当搜索过程中发现当前节点的值不会对最终结果造成影响时，就可以剪去这个子树的搜索，从而加速搜索过程。

minimax算法 alpha-beta剪枝

Minimax算法是一种博弈树搜索算法，用于在两个对手之间进行决策。该算法假设对手将采取最优策略，并尝试最小化自己的损失。因此，该算法选择最小化可能的最大损失的决策。Alpha-Beta剪枝是一种优化技术，用于减少Minimax算法的搜索空间。该技术通过剪枝不必要的搜索分支来减少搜索时间。

下面是Minimax算法和Alpha-Beta剪枝的实现代码：

1. Minimax算法

def minimax(node, depth, maximizingPlayer):
    if depth == 0 or node.is_terminal():
        return node.value
    if maximizingPlayer:
        maxEval = float('-inf')
        for child in node.children():
            eval = minimax(child, depth - 1, False)
            maxEval = max(maxEval, eval)
        return maxEval
    else:
        minEval = float('inf')
        for child in node.children():
            eval = minimax(child, depth - 1, True)
            minEval = min(minEval, eval)
        return minEval

2. Alpha-Beta剪枝

def alpha_beta(node, depth, alpha, beta, maximizingPlayer):
    if depth == 0 or node.is_terminal():
        return node.value
    if maximizingPlayer:
        maxEval = float('-inf')
        for child in node.children():
            eval = alpha_beta(child, depth - 1, alpha, beta, False)
            maxEval = max(maxEval, eval)
            alpha = max(alpha, eval)
            if beta <= alpha:
                break
        return maxEval
    else:
        minEval = float('inf')
        for child in node.children():
            eval = alpha_beta(child, depth - 1, alpha, beta, True)
            minEval = min(minEval, eval)
            beta = min(beta, eval)
            if beta <= alpha:
                break
        return minEval